Cette thèse étudie comment les contraintes de durabilité transforment l’économie, les stratégies concurrentielles et les mécanismes opérationnels de la livraison vidéo multi-CDN. Elle développe des modèles fondés sur la théorie des jeux pour caractériser le comportement stratégique des CDNs, des fournisseurs de services et des régulateurs soumis à des politiques environnementales telles que la tarification carbone. Ces modèles quantifient l’impact de ces instruments sur les prix, les choix énergétiques et les investissements dans des infrastructures plus vertes, identifiant les conditions où des équilibres durables apparaissent ou nécessitent une intervention ciblée. Au-delà de cette analyse, la thèse propose des extensions protocolaires visant à améliorer l’adaptabilité, la résilience et la sensibilité énergétique des architectures multi-CDN. Elle introduit des primitives de négociation inter-CDN, une logique de bascule tenant compte du playhead et du buffer, une réaffectation dynamique des utilisateurs vers les serveurs de bordure, ainsi qu’une sélection sémantique des débits, intégrant en temps réel des attributs liés à la durabilité. Dans l’ensemble, ces contributions offrent une perspective rigoureuse sur les conditions d’une distribution vidéo durable et réellement opérationnelle à grande échelle.

La demande d'expériences visuelles immersives dans des applications telles que la réalité virtuelle et la téléprésence a mis en évidence les limites de l'imagerie 2D traditionnelle. L'imagerie Light Field (LF) répond à ce problème en capturant une représentation 4D d'une scène, encodant à la fois les informations spatiales (texture) et angulaires (point de vue). Cette richesse permet une véritable parallaxe et une perception de la profondeur, mais crée un goulot d'étranglement de données important, car les volumes de données massifs constituent un obstacle majeur au stockage, à la transmission et au traitement efficaces en temps réel. Les méthodes de compression conventionnelles traitent souvent les données LF comme une simple séquence d'images, n'exploitant pas efficacement la structure spatio-angulaire sous-jacente, ce qui conduit à des performances sous-optimales. Cette thèse aborde le défi de la compression efficace des LF en développant un cadre d'apprentissage fondé sur des principes et centré sur le spatial-angular disentanglement. Le cœur du travail est une série d'architectures basées sur des Variational Autoencoder (VAE) qui séparent explicitement les caractéristiques spatiales et angulaires en des représentations latentes distinctes. Cette approche offre une plus grande flexibilité et efficacité en permettant à chaque domaine d'être modélisé en fonction de ses propriétés statistiques uniques. Le modèle VAE fondamental est progressivement amélioré par deux contributions clés : premièrement, l'intégration de dual-hyperprior entropy models pour apprendre des distributions de probabilité adaptées à chaque flux latent, améliorant la performance rate-distortion ; et deuxièmement, l'introduction d'un information-theoretic regularizer pour garantir une séparation robuste des caractéristiques. Enfin, un pipeline de compression modulaire et léger est proposé pour compresser davantage ces représentations latentes sans nécessiter un réentraînement du réseau. Les méthodes proposées ont été rigoureusement évaluées sur des datasets LF publics standards ainsi que sur un nouvel ensemble de données sphériques de LF créé dans le cadre de cette recherche pour prendre en charge des scénarios de téléprésence immersive. Les évaluations objectives démontrent que les cadres désenchevêtrés atteignent une performance rate-distortion supérieure, avec des gains BD-PSNR significatifs par rapport aux codecs de pointe, qu'ils soient basés sur l'apprentissage ou traditionnels. De manière cruciale, les méthodes offrent également des temps d'encodage et de décodage considérablement plus rapides, une exigence essentielle pour les applications en temps réel. Pour évaluer la performance perceptive, une étude formelle de la qualité subjective a été menée, qui a confirmé que les méthodes proposées délivrent une qualité visuelle améliorée, particulièrement dans la préservation de la cohérence angulaire et la réduction des artefacts qui altèrent l'expérience immersive. En conclusion, cette thèse démontre que le fait de désenchevêtrer, modéliser et compresser explicitement les composantes spatiales et angulaires des Light Fields est une stratégie très efficace. Les cadres et outils développés font progresser l'état de l'art en fournissant des solutions pratiques et évolutives qui équilibrent l'efficacité de la compression, la vitesse de calcul et la qualité perceptive. Ce travail apporte une contribution significative à la faisabilité de l'utilisation de l'imagerie LF de haute qualité dans des applications immersives à bande passante limitée. Cette thèse est basée sur les contributions de six publications scientifiques évaluées par des pairs.

La fragmentation IP et la segmentation TCP permettent de diviser des paquets réseaux trop volumineux en morceaux plus petits. Ce découpage peut donner lieu à du recouvrement, c'est-à-dire que plusieurs morceaux ainsi créés peuvent se chevaucher, de manière complète ou partielle, avec des données non nécessairement identiques. Les politiques de réassemblage, c'est-à-dire le morceau de données préféré en fonction du type de recouvrement, diffèrent selon les implémentations IPv4, IPv6 et TCP. Dès lors, un système de détection d'intrusion réseau (NIDS) qui ne ré-assemble pas les recouvrements de la même manière que l'hôte surveillé est aveugle au flux réellement traité par cet hôte, laissant la place à son contournement. L'objectif principal de cette thèse est d'évaluer dans quelle mesure les NIDS sont vulnérables à des attaques basées sur les recouvrements IPv4, IPv6 et TCP. Nous proposons tout d'abord une nouvelle méthode pour modéliser les recouvrements de fragments et de segments afin de garantir la complétude des tests. Nous instancions ce modèle dans notre outil PYROLYSE et testons les politiques de réassemblage de différents types de piles IP et TCP. Nous avons découvert que les politiques sont beaucoup plus diverses et complexes que décrites dans l'état de l'art et que les NIDS Suricata, Snort et Zeek présentent des incohérences de réassemblage avec ces piles, ce qui les rend vulnérables aux attaques par recouvrement. Nous avons également trouvé des erreurs de réassemblage dans cinq piles, dont une CVE.

Dans la quête permanente d’une puissance de calcul plus rapide, les processeurs modernes utilisent des techniques permettant d’exploiter au maximum leurs ressources. Parmi ces techniques, l’exécution spéculative tente de prédire le résultat des instructions dont l’issue n’est pas encore connue, mais dont dépend la suite du programme. Cela permet au processeur d’éviter d’être inactif. Cependant, elle a ouvert une faille dans la micro-architecture : les mauvaises spéculations peuvent être exploitées pour accéder à des données sensibles, donnant naissance à la vulnérabilité Spectre. L’état de l’art propose diverses protections matérielles et logicielles. Les solutions matérielles sont généralement plus complètes, mais leur impact réel sur les performances reste débattu en raison des différences d’architecture et de méthodologie d’évaluation. Cette thèse vise à proposer une protection contre la vulnérabilité Spectre sur un cœur RISC-V . En commençant par évaluer les protections existantes, notamment la spéculation sélective, une approche largement déclinée en solutions logicielles et matérielles. Nous partons du principe que la micro-architecture est incapable de distinguer les données secrètes des données publiques dans un programme. Les résultats montrent que parvenir à une protection parfaite grâce à la spéculation sélective a un coût prohibitif en termes de performances. Face à ces limites, nous proposons une nouvelle solution qui fournit davantage d’informations à la micro-architecture sur les données sensibles.